量化交易 方案

量化交易：开启金融市场的智能密码量化交易：金融领域的新变革在金融市场的风云变幻中，量化交易正逐渐崭露头角，成为投资领域的新宠。它借助数学模型和计算机算法，让交易决策不再依赖于主观判断和经验直觉，而是基于严谨的数据计算和分析，从而实现交易的自动化与智能化。量化交易以其高效性、客观性和精准性，颠覆了传统交易模式，为投资者开辟了全新的盈利途径。量化交易的基石：金融模型金融模型是量化交易的核心，它如同精密的导航系统，引领投资者在复杂多变的金融市场中找准方向。从数据收集到模型构建，再到实盘测试，每一个环节都紧密相连，缺一不可。模型构建的前期准备数据，是构建金融模型的基石，其重要性不言而喻。在量化交易中选择合适的算法，常见的算法有线性回归、神经网络、支持向量机等。线性回归是一种简单而常用的算法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。在量化交易中，我们可以将影响资产价格的因素作为自变量，如数据中的复杂模式和特征，对于处理高度非线性的金融市场数据具有很大的优势。支持向量机则是一种基于统计学习理论的算法，它通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的数据分开，在量化交易中也有广泛的应用。在

什么是向量化？向量化是一种计算机科学技术，指的是将程序中的标量代码转换成向量代码的过程。在计算机科学中，标量是一个单独的数值，而向量是一组数值的集合。向量的大小和方向可以变化，而标量的大小和方向是固定的。向量化技术通过将程序中的标量操作转换成向量操作，可以显著提高程序的性能和效率。向量化的基本原理是将一个数组或一个矩阵中的元素同时进行相同的操作，而不是对数组或矩阵中的每个元素单独进行操作。通过将标量操作转换成向量操作，向量化可以减少程序中的指令数量和循环次数，从而提高程序的运行速度。向量化技术可以应用于各种计算机程序中，包括科学计算、数据处理、图像处理、人工智能等领域。在科学计算中，向量化技术可以将一个大规模的科学计算问题分解成许多小规模的子问题，并将这些子问题转换为向量计算。在数据处理中，向量化技术可以将一个大规模的数据处理任务分解成许多小规模的子任务，并将这些子任务转换为向量处理。在图像处理中，向量化技术可以将一个大规模的图像处理任务分解成许多小规模的子任务，并将这些子任务转换为向量处理。在人工智能中，向量化技术可以将一个大规模的机器学习任务分解成许多小规模的子任务，并将这些子

组合方案。风险管理：它可以实时监测投资组合的风险状况，利用风险价值模型（VaR）、条件风险价值模型（CVaR）等量化工具，对市场风险、信用风险、流动性风险等进行精准度量和分析。量化交易：量化交易是量化模型在金融投资领域的典型应用之一。量化交易模型基于对历史数据的分析和挖掘，构建交易策略，并通过计算机程序自动执行交易。这些策略可以利用市场的各种规律和异常现象，如价格趋势、均值回归、套利机会等解锁企业商用量化模型：开启商业决策新时代揭开量化模型的神秘面纱什么是企业商用量化模型简单来说，量化模型就像是一个超级智能的“商业翻译器”，它把企业运营中产生的大量复杂数据，运用数学和统计学的方法进行分析和建模，将这些数据转化为有价值的预测性和决策性信息。在实际商业场景中，量化模型能够对市场趋势、消费者行为、产品销售情况等进行精准分析和预测。核心构成要素数据收集：这是量化模型的基石，数据的质量和问题和数据特点。验证与优化：使用历史数据对构建好的模型进行回测和验证，评估模型的准确性和可靠性。通过不断调整模型的参数、变量或改进模型结构，使其更好地适应实际情况。量化模型的应用领域金融投资领域资产配置

量化交易模型针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻因子体系满足投资经理的需求。从应用上看，无涯金融大模型强化以下几个能力：针对金融行业，拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎

。以下是轻量化数据中台的一些主要特点和优势：快速部署和迭代：轻量化数据中台方案的部署速度往往只需要几个小时即可完成安装，企业可以在很短的时间内启动中台建设，迅速开始收集、分析和应用数据。敏捷适应市场变化：标准化、轻量化方案使得企业能够更快地适应市场的变化，快速构建基本的数据采集、数据存储、数据分析能力，从而更好地捕捉市场趋势、消费者行为等变化。降低风险：通过采用轻量化的方式，企业可以以更小的成本和风险验证数据中台的可行性和业务价值。如果初步阶段出现问题，也能够及早调整而不会造成大量资源的浪费。逐步迭代：轻量化数据中台方案允许企业逐步迭代，根据实际业务需求逐步丰富功能，有助于确保数据中台始终与业务保持紧密联系。快速建立应用案例：轻量化的数据中台方案可以帮助企业迅速建立数据反哺业务的案例，证明数据中台对业务的价值。提升数据文化：通过轻量化数据中台，企业能够更好地一步步培养数据驱动的文化。业务部门轻量化数据中台是一种以简化和优化数据流程、提高数据使用效率、降低数据管理成本为目标的实践方式。它在保持数据中台核心功能的基础上，通过采用轻量级的技术和架构，提供了更加简便易用、高效稳定的数据服务

大模型量化技术是一种用于减少大模型存储和计算需求的重要方法，以下是其具体介绍：量化是将模型参数的精度从高位宽降低到低位宽的过程，旨在以较少的位数表示浮点数据，从而减少模型尺寸和内存消耗，并在一些低精度运算较快的处理器上提高推理速度，通常将float32等格式的浮点型权重近似为int8等有限多个离散值1。量化形式线性量化：假设表示量化前的浮点数，量化后的整数可以表示为，其中和分别表示取整和截断操作，和是量化后的最小值和最大值，是数据量化的间隔，是表示数据偏移的偏置，为0的量化被称为对称量化，不为0的量化称为非对称量化。非线性量化：实际的深度神经网络的权重和激活值通常是不均匀的，理论上使用非线性量化导致的精度损失更小，但在实际推理中非线性量化的计算复杂度较高，通常使用线性量化。量化方法分类逐层量化：以一层网络为量化单位，每层网络一组量化参数，是最简单、范围最大的粒度。逐通道量化：以一层网络的每个量化通道为单位，每个通道单独使用一组量化参数，量化粒度更细，能获得更高的量化精度，但计算更复杂。量化阶段分类量化感知训练：在模型训练过程中加入伪量化算子，通过训练时统计输入输出的数据范围提升量化后

数据量不是特别庞大，但需要进行有效的数据管理和分析时，轻量化数据中台是一个合适的选择。对实时性要求较高的业务：如金融交易监控、物流实时跟踪等场景，轻量化数据中台的实时数据处理能力能够满足业务需求。轻量化数据中台是一种简化版的数据中台，旨在以较低的成本和资源投入，为企业提供高效的数据管理和分析能力。它通常具备以下特点和功能：核心特点简化架构：采用轻量级的技术架构，减少对复杂技术栈的依赖，如无的数据存储解决方案，如关系型数据库，或轻量级的NoSQL数据库，用于存储和管理数据。数据资产管理：提供数据资产的可视化管理功能，包括数据目录、数据血缘、数据质量监控等，帮助企业清晰地了解数据资产的状况报表和仪表盘。数据应用开发支持：提供开发框架和组件库，帮助用户基于数据中台快速构建数据驱动的应用，如客户画像、销售预测、运营监控等，将数据转化为业务价值。适用场景中小型企业：资源有限，希望通过轻量化数据中台快速实现数据管理和分析，提升业务决策效率。大型企业的创新项目：在大型企业中，对于一些创新项目或新业务领域，可以先采用轻量化数据中台进行快速验证和探索，降低项目风险。数据量适中的业务场景：当企业的

数据要素交易是指买卖双方在数据交易平台上进行的数据买卖活动，包括数据产品的交易和数据服务的交易。在数据要素交易中，数据卖方将收集和整理的数据通过数据交易平台出售给数据买方，买方则利用这些数据进行特定目的的分析和处理。同时，数据交易平台也需要遵守相关的法律法规和交易规则，确保交易的合法性和公平性。目前，数据交易平台正在快速发展，但仍存在一些问题，如数据安全和隐私保护、数据交易规则和标准缺乏等。未来，需要进一步完善相关法律法规和技术手段，促进数据要素市场的健康发展。为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。生态协作快速落地：星环是上海数据交易所首批“数商”，目前已有获得信通院隐私计算优秀案例奖。全链路数据隐私保护：星环为客户提供全链路数据隐私保护方案，提供从数据采集、存储、加密、计算、建模的全数据链隐私保护。实现以数据为中心，做到事前可管可见、事中可知可防、事后

精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。分布式时序数据库TranswarpTimeLyre应用场景时序数据存储与检索：TimeLyre是一个数据库提供标准的SOL语法，业务人员可以直接将其原先的业务语句运行在时序数据库上，同时时序数据库的计算引警可以直接将时序数据与其它模型的数据存储进行直接的数据关联分析，进一步支撑复杂的业务场景。量化交易，可以更简便地实现量化交易策略回测等场景。国产化替代：TimeLyre对influxQL和telegraf有良好的兼容性，可以实现在不修改业务代码的情况下，将运行在influxQL中的业务和数据不经过下线处理，平滑地迁移至TimeLyre中，并且在迁移过程中可以保证监控系统在线持续运行。作为星环自研的时序数据库，TimeLyre平滑替代influxQL，在保证客户业务稳定运行的同时，也为客户业务数据、业务平台提供了安全可靠的高性能国产化解决方案。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...